Daniel Yoshinobu Takada Chino

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  • Última atualização do currículo em 03/09/2018


Mestre em Ciências de Computação e Matemática Computacional pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (USP), Bacharel em Ciências de Computação pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (USP) e Bacharel em Física pelo Instituto de Física de São Carlos (USP). Atualmente é aluno regular do programa de Doutorado em Ciências de Computação e Matemática Computacional do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (USP). (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Daniel Yoshinobu Takada Chino
Nome em citações bibliográficas
CHINO, D. Y. T.;CHINO, DANIEL Y. T.;Chino, Daniel Y. T.;CHINO, DANIEL YOSHINOBU TAKADA

Endereço


Endereço Profissional
Universidade de São Paulo, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Departamento de Ciências da Computação.
Avenida Trabalhador são-carlense, 400 - sala 1-116
Centro
13566-590 - Sao Carlos, SP - Brasil


Formação acadêmica/titulação


2014
Doutorado em andamento em Ciências da Computação e Matemática Computacional.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
com período sanduíche em Carnegie Mellon University (Orientador: Christos Faloutsos).
Orientador: Agma Juci Machado Traina.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
2012 - 2014
Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Mineração de padrões frequentes em séries temporais para apoio à tomada de decisão em agrometeorologia,Ano de Obtenção: 2014.
Orientador: Agma Juci Machado Traina.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Palavras-chave: séries temporais; Mineração de dados; Padrões frequentes.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Banco de Dados.
2007 - 2012
Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Visualização Interativa de Análises em Dados Climatológicos.
Orientador: Agma Juci Machado Traina.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
2001 - 2006
Graduação em Bacharelado em Física.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.




Atuação Profissional



Carnegie Mellon University, CMU, Estados Unidos.
Vínculo institucional

2015 - 2016
Vínculo: , Enquadramento Funcional:


Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Vínculo institucional

2012 - 2014
Vínculo: Bolsista de Mestrado, Enquadramento Funcional: Bolsista, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

2009 - 2011
Vínculo: Bolsista Inic. Científica, Enquadramento Funcional: Bolsista, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

7/2012 - 11/2012
Estágios , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Estágio realizado
Estágio em docência, disciplina SCC-640 Bases de Dados, Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE), do curso de Engenharia de Computação - Carga Horária Semanal: 06 horas..
2/2012 - 6/2012
Estágios , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Estágio realizado
Estágio em docência, disciplina SCC-650 Computação Gráfica, Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE), do curso de Engenharia de Computação - Carga Horária Semanal: 06 horas..


Projetos de pesquisa


2015 - 2016
Recuperação de Informação Baseada em Conteúdo em Mídias Sociais
Descrição: Serviços de mídias sociais como Facebook, Flickr e Google+ permitem que um usuário compartilhe diversas imagens, vídeos e comentários. Desse modo, ocorre a geração de um grande volume de dados, apresentando um grande desafio para as tarefas de recuperação de informação. Diferentemente de dados convencionais como números e pequenas cadeias de caracteres, não faz sentido comparar imagens e vídeos em seu domínio original. Esse tipo de dado é conhecido como dado complexo. Na literatura, dados complexos são comparados através de buscas por similaridade. Entretanto, o conceito de similaridade não é claro quando os objetos a serem comparados são compostos por objetos que também podem ser comparados por similaridade, por exemplo, um album de fotos de um usuário. Este projeto tem como objetivo desenvolver técnicas para comparar usuários em redes sociais considerando seus compartilhamentos como objetos complexos. O estágio será realizado na Carnegie Mellon University sob supervisão do Prof. Christos Faloutsos..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2015 - Atual
Tratando o Problema da Recuperação por Conteúdo de Objetos Complexos em Ambientes com Hierarquia de Dados e Multimodalidade
Descrição: A produção de documentos como artigos, páginas web, teses e relatórios baseados em conjuntos de imagens (exames médicos, laudos técnicos, etc) vem sendo armazenados em meios digitais em quantidade e complexidade crescente. Tais aplicações desafiam tanto a eficiência quanto a eficácia dos SGBDs. Os problemas de se tratar dados em grande quantidade, escopo, complexidade e distribuição vêm sendo tratados sob o tema de big data. Por outro lado, o aumento da complexidade cria a necessidade de novas formas de consulta - números e pequenas cadeias de caracteres já não são mais suficientes para representar os dados complexos. Consultas por Similaridade vêm se mostrando a maneira por excelência de comparar dados complexos. No entantto, o próprio conceito de similaridade se torna vago quando os objetos a serem comparados são compostos por partes que por sua vez devem também ser comparadas por similaridade. Na literatura existem diversos estudos que abordam consultas por similaridade sobre todo o objeto, tal como imagens, áudio ou sequências genéticas. No entanto, não tem sido tratado como avaliar similaridade sobre objetos em que suas partes também são avaliadas por similaridade. Além disso, a "similaridade" é usualmente definida considerando seu significado para tratar poucos dados. Este projeto tem por objetivo desenvolver técnicas para comparar por similaridade objetos compostos cujas partes possam também ser comparadas por similaridade, validando os conceitos definidos em domínios de aplicação como: exames médicos que incluem diversas imagens e laudos para apoio ao diagnóstico e bibliotecas de documentos digitais, em particular, teses e dissertações acadêmicas para apoio a sistemas de recomendação..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2012 - 2014
Mineração Integrada de Dados Multimodais para Apoio à Tomada de Decisão em Agrometeorologia
Descrição: Ao longo de décadas, dados climáticos têm sido analisados por meio de técnicas estatísticas, tais como modelos estocásticos, análise de agrupamento, distribuições de probabilidade, distribuições de frequência, medidas de tendência, geoestatística, transformadas de Fourier e estatísticas não paramétricas. No entanto, o volume crescente de dados obtidos por sensores na superfície terrestre, a bordo de satélites, bem como dados provenientes de radares e de modelos de previsão climática configura uma grande oportunidade e também um grande desafio para a aplicação de técnicas computacionais..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: Daniel Yoshinobu Takada Chino - Integrante / Agma Juci Machado Traina - Coordenador.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
2010 - 2011
Estudo e Desenvolvimentos de Técnicas e Algoritmos para mineração, recuperação e visualização de dados complexos: Aplicações em imagens de satélites
Descrição: As imagens obtidas por meio dos satélites NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) possuem alta eriodicidade, produzindo um grande volume de imagens, o que torna a análise de produtos derivados do sensor AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer), uma tarefa trabalhosa. O uso de dados obtidos a partir dessas imagens, associada a informações meteorológicas e climáticas, pode mostrar a ocorrência de fenômenos que já ocorreram no passado, auxiliando na estimativa da produção agrícola nacional. Esse projeto tem como objetivo apoiar o estudo e desenvolvimento de um sistema que auxilie a mineração, indexação, recuperação e visualização de dados agrometeorológicos que englobam dados meteorológicos e imagens de satélites..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Daniel Yoshinobu Takada Chino - Integrante / Luciana Alvim Santos Romani - Integrante / Agma Juci Machado Traina - Coordenador.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
2009 - 2010
Estudo e Desenvolvimentos de Técnicas e Algoritmos para mineração, recuperação e visualização de dados complexos: Aplicações em imagens de satélites
Descrição: As imagens obtidas por meio dos satélites NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) possuem alta eriodicidade, produzindo um grande volume de imagens, o que torna a análise de produtos derivados do sensor AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer), uma tarefa trabalhosa. O uso de dados obtidos a partir dessas imagens, associada a informações meteorológicas e climáticas, pode mostrar a ocorrência de fenômenos que já ocorreram no passado, auxiliando na estimativa da produção agrícola nacional. Esse projeto tem como objetivo apoiar o estudo e desenvolvimento de um sistema que auxilie a mineração, indexação, recuperação e visualização de dados agrometeorológicos que englobam dados meteorológicos e imagens de satélites..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Daniel Yoshinobu Takada Chino - Integrante / Luciana Alvim Santos Romani - Integrante / Agma Juci Machado Traina - Coordenador.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Processamento Gráfico (Graphics).
4.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Banco de Dados.


Idiomas


Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.


Prêmios e títulos


2014
"Best Paper Award in the Area of Databases and Information Systems Integration", 16th International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS2014), .
2010
Segundo Lugar no XXIX Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica (CTIC 2010) - junto ao XXX Congresso da SBC (CSBC 2010), SBC.


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
ROMANI, Luciana A.2013ROMANI, Luciana A. ; Avila, A.M.H ; CHINO, D. Y. T. ; Chbeir, Richard ; Traina Jr, Caetano ; Traina Jr., C.. ; Traina, A. J. M. . A New Time Series Mining Approach Applied to Multitemporal Remote Sensing Imagery. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, v. 51, p. 140-150, 2013.

2.
CHINO, D. Y. T.;CHINO, DANIEL Y. T.;Chino, Daniel Y. T.;CHINO, DANIEL YOSHINOBU TAKADA2012CHINO, D. Y. T.; LOUZA, F. A. ; TRAINA, A. J. M. ; Traina, Agma Juci Machado ; CIFERRII, C. D. A. ; TRAINA JR, Caetano . Time Series Indexing Taking Advantage of the Generalized Suffix Tree. Journal of Information and Data Management - JIDM, v. 3, p. 101-109, 2012.

3.
CHINO, D. Y. T.;CHINO, DANIEL Y. T.;Chino, Daniel Y. T.;CHINO, DANIEL YOSHINOBU TAKADA2010CHINO, D. Y. T.; ROMANI, Luciana A. ; TRAINA, A. J. M. . Construindo Séries Temporais de Imagens de Satélite para Sumarização de Dados Climáticos e Monitoramento de Safras Agrícolas. REIC. Revista Eletrônica de Iniciação Científica (Online), v. 10, p. 1-16, 2010.

Capítulos de livros publicados
1.
Chino, Daniel Y. T.; Costa, Alceu F. ; TRAINA, AGMA J. M. ; Faloutsos, Christos . VolTime: Unsupervised Anomaly Detection on Users' Online Activity Volume. Proceedings of the 2017 SIAM International Conference on Data Mining. 1ed.: , 2017, v. , p. 108-116.

2.
Chino, Daniel Y. T.; Goncalves, Renata R. V. ; Romani, Luciana A. S. ; TRAINA, CAETANO ; TRAINA, AGMA J. M. . Discovering Frequent Patterns on Agrometeorological Data with TrieMotif. Lecture Notes in Business Information Processing. 1ed.: Springer International Publishing, 2015, v. 227, p. 91-107.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
CHINO, DANIEL YOSHINOBU TAKADA; SCABORA, LUCAS CARVALHO ; CAZZOLATO, MIRELA TEIXEIRA ; JORGE, ANA ELISA SERAFIM ; TRAINA, CAETANO ; Traina, Agma Juci Machado . ICARUS: Retrieving Skin Ulcer Images through Bag-of-Signatures. In: 2018 IEEE 31st International Symposium on ComputerBased Medical Systems (CBMS), 2018, Karlstad. 2018 IEEE 31st International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS), 2018. p. 82-87.

2.
NESSO, MARCOS R. ; CAZZOLATO, MIRELA T. ; SCABORA, LUCAS C. ; OLIVEIRA, PAULO H. ; SPADON, GABRIEL ; DE SOUZA, JESSICA A. ; OLIVEIRA, WILLIAN D. ; Chino, Daniel Y. T. ; RODRIGUES, JOSE F. ; TRAINA, AGMA J. M. ; TRAINA, CAETANO . RAFIKI: Retrieval-Based Application for Imaging and Knowledge Investigation. In: 2018 IEEE 31st International Symposium on ComputerBased Medical Systems (CBMS), 2018, Karlstad. 2018 IEEE 31st International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS), 2018. p. 71-76.

3.
CHINO, D. Y. T.; AVALHAIS, L. P. S. ; RODRIGUES JR., J. F. ; TRAINA, A. J. M. . BoWFire: Detection of Fire in Still Images by Integrating Pixel Color and Texture Analysis. In: SIBGRAPI2015 - 28th Conference on Graphics, Patterns and Images, 2015, Salvador. SIBGRAPI2015 - 28th Conference on Graphics, Patterns and Images, 2015. p. 95-102.

4.
CHINO, D. Y. T.; GONCALVES, R. R. V. ; ROMANI, L. A. S. ; TRAINA JR, C. ; TRAINA, A. J. M. . TrieMotif: a New and Efficient Method to Mine Frequent K-Motifs from Large Time Series. In: 16th International Conference on Enterprise Information Systems, 2014, Lisboa, Portugal. 16th International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS2014), 2014. v. 1. p. 6-69.

5.
ROMANI, L. A. S. ; GONCALVES, R. R. V. ; AMARAL, B. F. ; CHINO, D. Y. T. ; ZULLO, J. ; TRAINA, C. ; SOUSA, E. P. M. ; TRAINA, A. J. M. . Clustering analysis applied to NDVI/NOAA multitemporal images to improve the monitoring process of sugarcane crops. In: 2011 6th International Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images (MultiTemp), 2011, Trento. 2011 6th International Workshop on the Analysis of Multi-temporal Remote Sensing Images (Multi-Temp). v. 1. p. 33-8.

6.
CHINO, D. Y. T.; AMARAL, B. F. ; ROMANI, L. A. S. ; SOUSA, E. P. M. ; TRAINA, A. J. M. . SatImagExplorer: tornando a mineração de dados de sensores orbitais mais flexível. In: VIII Sessão de Demos junto ao XXVI Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD 2011), 2011, Forianópolis. XXVI Simpósio Brasileiro de Banco de Dados - Sessão de Demos, 2011. p. 25-30.

7.
AMARAL, B. F. ; CHINO, D. Y. T. ; ROMANI, L. A. S. ; GONCALVES, R. R. V. ; SOUSA, E. P. M. ; TRAINA, A. J. M. . Análise e mineração de dados de sensores orbitais para acompanhamento de safras de cana-de-açúcar. In: III Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA 2011) - junto ao XXXI Congresso da SBC (CSBC 2011), 2011, Natal, RN. XXXI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC 2011) - Computação Para Todos: No Caminho da Evolução Social. Porto Alegre, RS: SBC, 2011. p. 1472-1481.

8.
CHINO, D. Y. T.; ROMANI, L. A. S. ; TRAINA, A. J. M. . Extração de Séries Temporais de Imagens de Satélite para Monitoramento de Safras Agrícolas e de Dados Climáticos. In: XXIX Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica (CTIC 2010) - junto ao XXX Congresso da SBC (CSBC 2010), 2010, Belo Horizonte, MG. XXX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Porto Alegre, RS: SBC, 2010. p. 137-144.

Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
Chino, Daniel Y. T.; SCABORA, LUCAS C. ; TRAINA, CAETANO ; TRAINA, AGMA J. M. . BoSS. In: the 33rd Annual ACM Symposium, 2018, Pau. Proceedings of the 33rd Annual ACM Symposium on Applied Computing - SAC '18, 2018. p. 309-312.

2.
AMARAL, B. F. ; CHINO, D. Y. T. ; ROMANI, L. A. S. ; GONCALVES, R. R. V. ; TRAINA, A. J. M. ; SOUSA, E. P. M. . The SITSMining Framework: a Data Mining Approach for Satellite Image Time Series. In: 16th International Conference on Enterprise Information Systems, 2014, Lisboa, Portugal. 16th International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS2014), 2014. v. 1. p. 225-232.

3.
CHINO, D. Y. T.; ROMANI, L. A. S. ; AVALHAIS, L. P. S. ; OLIVEIRA, W. D. ; GONCALVES, R. R. V. ; TRAINA JR, C. ; TRAINA, A. J. M. . The NInA Framework: Using Gesture to Improve Interaction and Collaboration in Geographical Information Systems. In: 15th International Conference on Enterprise Information Systems - ICEIS2013, 2013, Angers. 15th International Conference on Enterprise Information Systems (Short Paper) - Human-Computer Interaction, 2013. v. 3. p. 35-43.

4.
ROMANI, L. A. S. ; CHINO, D. Y. T. ; AVALHAIS, L. P. S. ; OLIVEIRA, W. D. ; GONCALVES, R. R. V. ; TRAINA JR, C. ; TRAINA, A. J. M. . Involving users in the gestural language definition process for the NInA framework. In: XII Simpósio de Fatores Humanos em Sistemas Computacionais (IHC2013), 2013, Manaus. XII Simpósio de Fatores Humanos em Sistemas Computacionais (IHC2013), 2013. p. 280-283.

5.
ROMANI, L. A. S. ; GONCALVES, R. R. V. ; CHINO, D. Y. T. ; TRAINA, A. J. M. . Challenges for users and designers in the design process of a satellite images handling system. In: XI Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems, 2012, Cuiaba. XI Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems, 2012. p. 13-16.

6.
CHINO, D. Y. T.; LOUZA, F. A. ; TRAINA, A. J. M. ; CIFERRI, C. D. A. ; TRAINA JR, C. . Telesto: Indexação de séries temporais por meio de árvores de sufixo generalizadas. In: XXVI Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD 2011), 2011, Forianópolis. XXVI Simpósio Brasileiro de Banco de Dados - Short Papers, 2011. p. 41-48.

Apresentações de Trabalho
1.
NESSO, M. R. ; CAZZOLATO, M. T. ; SCABORA, L. C. ; OLIVEIRA, P. H. ; SPADON, G. ; SOUZA, J. A. ; OLIVEIRA, W. D. ; CHINO, D. Y. T. ; RODRIGUES JR., J. F. ; TRAINA, A. J. M. ; TRAINA JR, C. . RAFIKI: Retrieval-Based Application for Imaging and Knowledge Investigation. 2018. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

2.
CHINO, D. Y. T.; SCABORA, L. C. ; CAZZOLATO, M. T. ; JORGE, A. E. S. ; TRAINA JR, C. ; TRAINA, A. J. M. . ICARUS: Retrieving Skin Ulcer Images through Bag-of-Signatures. 2018. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

3.
CHINO, D. Y. T.; SCABORA, L. C. ; TRAINA JR, C. ; TRAINA, A. J. M. . BoSS: image retrieval using bag-of-superpixels signatures. 2018. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

4.
CHINO, D. Y. T.; COSTA, A. F. ; TRAINA, A. J. M. ; FALOUTSOS, C. . VolTime: Unsupervised Anomaly Detection on Users' Online Activity Volume. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

5.
CHINO, D. Y. T.; GONCALVES, R. R. V. ; ROMANI, L. A. S. ; TRAINA JR, C. ; TRAINA, A. J. M. . TrieMotif: a New and Efficient Method to Mine Frequent K-Motifs from Large Time Series. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

6.
AMARAL, B. F. ; CHINO, D. Y. T. ; ROMANI, L. A. S. ; GONCALVES, R. R. V. ; Traina, A. J. M. ; SOUSA, E. P. M. . The SITSMining Framework: a Data Mining Approach for Satellite Image Time Series. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

7.
CHINO, DANIEL Y. T.; AMARAL, B. F. ; ROMANI, L. A. S. ; SOUSA, E. P. M. ; TRAINA, A. J. M. . SatImagExplorer: tornando a mineração de dados de sensores orbitais mais flexível. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

8.
CHINO, D. Y. T.; ROMANI, L. A. S. ; TRAINA, A. J. M. . Desenvolvimento de um Sistema para Extração de Séries Temporais a partir de Imagens de Satélite. 2010. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

9.
CHINO, D. Y. T.; ROMANI, L. A. S. ; TRAINA, A. J. M. . Estudo e Desenvolvimentos de Técnicas e Algoritmos para mineração, recuperação e visualização de dados complexos: Aplicações em imagens de satélites. 2009. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
16th International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS2014). TrieMotif: a New and Efficient Method to Mine Frequent K-Motifs from Large Time Series. 2014. (Congresso).

2.
XXVI Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.SatImagExplorer: tornando a mineração de dados de sensores orbitais mais flexível. 2011. (Simpósio).

3.
XVIII Simpósio Internacional de Iniciação Científica da Universidade de São Paulo.Desenvolvimento de um Sistema para Extração de Séries Temporais a partir de Imagens de Satélite. 2010. (Simpósio).

4.
XVII Simpósio Internacional de Iniciação Científica da Universidade de São Paulo.Estudo e Desenvolvimentos de Técnicas e Algoritmos para mineração, recuperação e visualização de dados complexos: Aplicações em imagens de satélites. 2009. (Simpósio).

5.
11a. Semana da Computação. 2008. (Outra).




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